“计算机视觉”,是指用计算机实现人的视觉功能,对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉是一个处于指示前沿的领域。我们认为计算机视觉,或简称为“视觉”,是一项事业,它与研究人类或动物的视觉是不同的。它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型,从而用统计的方法来处理数据。因此从我们的角度看,在透彻理解摄像机性能与物理成像过程的基础上,视觉对每个像素进行简单的推理,将在多幅图像中可能得到的信息综合成和谐的整体,确定像素集之间的联系以便将它们彼此分割开,或推断一些形状信息,使用几何信息或概率统计技术来识别物体。
”机器视觉“,即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分cmos和ccd两种)把图像抓取到,然后将该图像传送至处理单元,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。目前广泛应用于食品和饮料、化妆品、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。
机器视觉是个相对较新的技术,它为制造工业在提高产品质量、提高生产效率和操作安全性上提供了许多技术。在其他相关技术中,机器视觉包括图像数字化、图像操作和图像分析,通常使用计算机来完成,所以说它是一门覆盖图像处理和计算机视觉的专业。然而,我们又强调过机器视觉、计算机视觉和图像处理不是同义的。它们其中之一都不是任何其他两个的子集。计算机视觉是计算机科学的一个分支,而机器视觉是系统工程一个特殊领域。机器视觉没有说明要使用计算机,但是在获取高速处理速度上经常会使用特殊的图像处理硬件,这个速度是普通计算机所不能达到的。
两者本质上都是视觉,都是一门交叉学科。计算机视觉侧重计算机一些,电脑处理。机器视觉更侧重机器一些,相机选择比较重要。计算机视觉更加学术一些,CVPR很多论文。机器视觉更工程一些,自动化行业应用多。或者形象比喻地说,把摄像机对准人,就是计算机视觉。(说明计算机视觉与人工智能关系密切)。把摄像机对准机器(车间)就是机器视觉。
机器视觉是计算机视觉在工厂自动化的一个应用。正如监视员在一个装配线上工作,可视地监视物件并判断其质量,因此机器视觉系统使用照相机和图像处理软件来完成类似的监视。一个机器视觉系统是一个在基于数字图像分析上作决定的计算机。
综上所述,其实机器视觉和计算机视觉并没有很清晰的界限,而是紧密的联系在一起,它们有着相同的理论,只是在实际应用中有所不同,计算机视觉与机器视觉都是要从图像或图像序列中获取对世。
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